Học sinh Hà Nội chế tạo thùng rác AI chính xác 98%

Từ căn bếp gia đình đến ý tưởng công nghệ

Hưởng ứng cuộc thi “Học sinh, sinh viên với ý tưởng khởi nghiệp” lần thứ VIII (SV_STARTUP) do Bộ Giáo dục và Đào tạo phát động, nhóm học sinh gồm các em Nguyễn Tường Linh, Nguyễn Ngọc Xuân Nghi, Đặng Thảo Chi và Ngô Trọng Đăng Khoa đã xây dựng dự án “EcoBin - AI CyberSort” với mục tiêu thay đổi thói quen xử lý rác ngay từ mỗi gia đình.

Ý tưởng bắt nguồn từ những quan sát rất đời thường: phần lớn rác thải sinh hoạt vẫn được gom chung, chưa qua phân loại, gây khó khăn cho quá trình xử lý sau đó. Từ thực tế này, nhóm quyết định phát triển EcoBin - một thùng rác thông minh có khả năng tự động nhận diện và phân loại rác bằng công nghệ AI.

Tại vòng cơ sở cuộc thi năm học 2025-2026, dự án đã giành giải Nhất cụm các trường THPT số 4, tạo tiền đề để tiếp tục tham gia các vòng thi tiếp theo.

Ứng dụng AI để “hiểu” rác thải

Theo em Nguyễn Tường Linh, trưởng nhóm, việc lựa chọn AI - cụ thể là công nghệ thị giác máy tính xuất phát từ đặc thù phức tạp của rác thải trong thực tế. “Mỗi loại rác có hình dạng, màu sắc, chất liệu khác nhau, thậm chí bị biến dạng sau khi sử dụng, nên nếu chỉ dùng các quy tắc cố định sẽ rất khó phân loại chính xác”, Tường Linh cho biết.

Thay vì lập trình theo quy tắc cứng, nhóm sử dụng mô hình học sâu (deep learning) để hệ thống tự học và rút ra đặc trưng của từng loại rác. Nhờ đó, EcoBin không chỉ phân loại mà còn có khả năng cải thiện độ chính xác theo thời gian.

Để huấn luyện mô hình, nhóm đã xây dựng bộ dữ liệu thực tế với 300-500 hình ảnh cho mỗi loại rác, thu thập từ trường học, gia đình và môi trường xung quanh, kết hợp dữ liệu trên mạng. Hệ thống được thử nghiệm trong nhiều điều kiện khác nhau như thay đổi ánh sáng, góc chụp, bối cảnh nhằm tăng khả năng thích nghi khi đưa vào sử dụng.

Nhóm học sinh lớp 11 trường THPT Nhân Chính xây dựng dự án “EcoBin - AI CyberSort” với mục tiêu thay đổi thói quen xử lý rác ngay từ mỗi gia đình. Ảnh: NVCC

Sau quá trình tối ưu, mô hình đạt độ chính xác khoảng 95-98%, với thời gian nhận diện chỉ khoảng 0,8 giây. Kết quả này có được nhờ áp dụng phương pháp “transfer learning” - tận dụng nền tảng từ các mô hình đã được huấn luyện trước đó để rút ngắn thời gian và nâng cao hiệu quả.

Về nguyên lý hoạt động, khi người dùng bỏ rác vào, camera sẽ ghi nhận hình ảnh, AI phân tích và xác định loại rác (hữu cơ hoặc vô cơ), sau đó hệ thống tự động mở ngăn chứa phù hợp. Toàn bộ quá trình diễn ra gần như tức thì.

Tự học AI từ con số 0, nhiều lần “mắc kẹt” vì mô hình nhận diện sai

Hành trình tiếp cận trí tuệ nhân tạo của nhóm học sinh không hề dễ dàng. Theo em Nguyễn Tường Linh, khó khăn lớn nhất là bắt đầu gần như từ con số 0 khi chưa có nền tảng vững về AI hay lập trình. “Thời gian đầu, chúng em khá mông lung, không biết nên bắt đầu từ đâu, đọc tài liệu cũng chưa thể hiểu hết. Có những lúc phải dành rất nhiều thời gian chỉ để nắm được một phần nhỏ kiến thức”, Linh bộc bạch.

Phần lớn quá trình nghiên cứu đều dựa vào việc tự mày mò, vừa học vừa làm, liên tục thử và sửa. Không ít lần, mô hình nhận diện rác hoạt động thiếu ổn định, cho kết quả sai lệch dù đã điều chỉnh nhiều lần. Điều này khiến cả nhóm rơi vào trạng thái hoang mang khi chưa xác định được nguyên nhân.

Tuy vậy, thay vì bỏ cuộc, các thành viên lựa chọn cách rà soát lại từng bước, từ dữ liệu đầu vào đến phương pháp huấn luyện, kiên trì điều chỉnh từng chi tiết nhỏ. “Mỗi lần sai, chúng em đều giữ lại để phân tích, không bỏ qua. Nhờ đó, hệ thống dần được cải thiện”, đại diện nhóm cho biết.

Theo nhóm, chính tinh thần làm việc cùng nhau, chia sẻ và hỗ trợ lẫn nhau đã giúp các thành viên vượt qua giai đoạn khó khăn nhất để hoàn thiện sản phẩm.

Tại vòng cơ sở cuộc thi "Học sinh, sinh viên với ý tưởng khởi nghiệp lần thứ VII năm học 2025-2026", dự án của nhóm đã đạt giải Nhất cụm trường trung học phổ thông số 4

Với sự hướng dẫn sát sao của cô Phạm Thị Liễu - giáo viên bộ môn Công nghệ và cô Nguyễn Thị Lam Anh - Bí thư Đoàn trường, dự án từng bước được hoàn thiện, không chỉ ở khía cạnh kỹ thuật mà còn ở định hướng triển khai trong thực tế. Nhận xét về EcoBin, cô Phạm Thị Liễu cho rằng điểm nổi bật của nhóm học sinh không chỉ nằm ở sự sáng tạo mà còn ở cách tiếp cận vấn đề gắn với đời sống thường nhật.

Đánh giá về ý tưởng thùng phân loại rác thông minh EcoBin, ông Kiều Cao Trinh - Phó phòng Chính trị tư tưởng học sinh, sinh viên (Sở Giáo dục và Đào tạo Hà Nội), thành viên Ban tổ chức cuộc thi “Học sinh, sinh viên với ý tưởng khởi nghiệp” cấp thành phố cho biết dự án đã nhận được sự đánh giá cao từ hội đồng chuyên gia khi được trình bày tại cuộc thi.

Theo ông, EcoBin không chỉ thể hiện khả năng tự học, tìm hiểu và làm chủ công nghệ của học sinh mà còn cho thấy vai trò quan trọng của sự đồng hành, định hướng từ giáo viên hướng dẫn. Đồng thời, dự án cũng góp phần giúp học sinh bước đầu tiếp cận tư duy khởi nghiệp một cách bài bản và thực tiễn.

Kỳ vọng thay đổi thói quen và hướng tới thương mại hóa

Theo nhóm nghiên cứu, EcoBin không chỉ giúp phân loại rác mà còn góp phần thay đổi hành vi của người dùng. Khi việc phân loại trở nên tự động, trực quan và không tốn thêm công sức, các gia đình sẽ dễ hình thành thói quen xử lý rác đúng cách.

Bên cạnh đó, hệ thống còn có khả năng tạo dữ liệu về rác thải theo thời gian thực, mở ra tiềm năng hỗ trợ quản lý môi trường đô thị hiệu quả hơn, từ tối ưu quy trình thu gom đến giảm áp lực cho các bãi chôn lấp.

Theo nhóm nghiên cứu, EcoBin không chỉ giúp phân loại rác mà còn góp phần thay đổi hành vi của người dùng. Ảnh: NVCC

Sau cuộc thi, nhóm dự kiến triển khai thử nghiệm (pilot) tại một số hộ gia đình và trường học để hoàn thiện sản phẩm. Nếu đạt kết quả tích cực, EcoBin có thể được mở rộng tới khu dân cư, trung tâm thương mại và hợp tác với các đơn vị môi trường đô thị để nhân rộng mô hình.

Trong tương lai, nhóm mong muốn nâng cấp hệ thống để phân loại nhiều loại rác hơn, đồng thời tối ưu chi phí nhằm hướng tới khả năng thương mại hóa và ứng dụng rộng rãi.

"Qua dự án, chúng em hiểu rằng khoa học - công nghệ chỉ thật sự có ý nghĩa khi được áp dụng để giải quyết vấn đề thực tế. Việc làm việc với AI và phần cứng cho chúng em thấy rõ sự quan trọng của thử nghiệm liên tục và kiên nhẫn tối ưu từng lỗi nhỏ.

Về tinh thần khởi nghiệp, chúng em học được rằng ý tưởng tốt chưa đủ, phải hiểu nhu cầu người dùng, dám thử, dám sai và không bỏ cuộc khi sản phẩm chưa hoạt động trơn tru. Chính quá trình đó mới là giá trị lớn nhất mà dự án mang lại", em Tường Linh chia sẻ.